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公开(公告)号：CN111666316B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202010565100.4
申请日：2020-06-19
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/2458 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种隔离分布核构建方法、异常数据检测方法及装置，属于机器学习和数据挖掘技术领域。采用的新的隔离分布核，给定一个数据集，将输入空间划分为隔离分区：每个分区将一个点与训练集中的其余点隔离。在执行点异常检测时，隔离分布核被用于测量点与给定数据集之间的相似性，似度最低的点被视为点异常，为了检测群数据集中的群异常，在两个层级使用隔离分布核，在第一级，将输入空间中数据集中的每个群都映射到希尔伯特空间一个点，在第二级，使用IDK测量希尔伯特空间映射后的点和点集之间的相似性，希尔伯特空间点异常为对应输入空间中群异常，隔离分布核实现有限维度的特征映射，从而加快运行效率，并且利用数据分布提高相似性精度。
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公开(公告)号：CN116627481A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310534770.3
申请日：2023-05-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于控制流图建模的代码提交日志自动生成方法，首先获取新待提交的源代码改动，判断代码提交日志生成模型是否已训练完毕，若无则建立并训练代码提交日志生成模型直至收敛。之后使用控制流图生成工具生成源代码改动前和源代码改动后的控制流图，构建控制流融合图并从图中提取特征，将源代码改动的改动序列和控制流融合图的特征输入至代码提交日志生成模型得到源代码改动日志。最后，提交源代码改动和源代码改动日志保存至代码仓库。本发明能够生成准确、高质量的代码提交日志，帮助开发者完整代码提交的过程，为维护人员快速了解版本的演变提供有效帮助，极大地节省了软件开发和维护的人力和时间成本，降低了软件质量维护的难度。
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公开(公告)号：CN116522353A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211532211.0
申请日：2022-12-01
Applicant: 南京大学
IPC: G06F21/60 , G06F16/901 , G06Q40/06
Abstract: 本发明公开一种证券资产风险预测数据的加密方法及风险预测方法，包括标签半保序树构建步骤、基于密文的随机森林分类模型生成步骤、客户证券资产风险预测步骤。首先，在可信客户端中对历史客户的证券资产信息以明文合并的方式，完成LSOPE树的构建以及对于用户数据的半保序加密，并将作为标签的收益—损失数据用确定性对称加密方案进行加密，从而隐藏用户的实际证券资产信息，仅保留其相对排序关系。然后，将密文发送至服务器，并利用随机森林算法构建分类模型。最后，客户端对新的证券资产信息进行数据加密，在服务器进行风险预测，并将预测结果传回客户端进行解密。本发明能够在全方位保护客户数据隐私的基础上，保证风险预测的计算效率与准确率。
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公开(公告)号：CN113282721B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110464526.5
申请日：2021-04-28
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/338 , G06N3/045
Abstract: 本申请提供了一种基于网络结构搜索的视觉问答方法，包括如下步骤：采用第一人工神经网络模型对原始图片进行特征提取；采用第二人工神经网络模型对文本信息进行特征提取；待搜索的网络结构框架为编码‑解码器框架，定义三种搜索算子供框架网络搜索，所述搜索算子的输入为基于所述原始图片或/和所述文本信息所提取的图像特征或文本特征；使用基于梯度交替优化策略搜索网络结构的架构权重和算子的操作权重；使搜索网络按照多分类的方法输出候选词向量，并选择概率最大的词向量作为答案输出。本申请的有益之处在于提供了一种能在更大的空间搜索出更好的效果的基于网络结构搜索的视觉问答方法。
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公开(公告)号：CN116361553A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310325675.2
申请日：2023-03-30
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/9535 , G06F18/24 , G06N3/08 , H04N21/466 , H04N21/25
Abstract: 本发明公开一种面向标记分布变化场景的流媒体推荐方法，采集初始分布下的有标记流媒体及用户数据，选择分类器类型和损失函数，并通过经验风险最小化方法获得初始离线模型，利用模型校准方法获得校准后的初始模型。在在线部署的每一回合，基推荐方法利用每一轮收集到的在线数据估计当前标签分布，接着使用估计出的风险函数梯度进行梯度下降，并将更新后的模型发送给结合方法；不同的基推荐方法配置不同的更新学习率，以应对不同剧烈程度的分布变化；依据每个基推荐方法的历史累积表现更新每个基推荐方法对应的权重，利用更新后的权重对所有基推荐方法的模型进行组合得到最终的推荐模型，使用最终的推荐模型返回流媒体推荐结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116360435A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310294489.7
申请日：2023-03-24
Applicant: 南京大学
IPC: G05D1/02 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开一种基于情节记忆的多智能体协同策略的训练方法和系统，利用情节记忆方法，在收集训练数据时，记录各个机器人不同状态下经历的情节与对应累计回报，并将该情节与对应回报作为策略训练时机器人的额外目标。通过多机器人强化学习方法，使得各机器人能够在有限数据下快速学习高效协同策略，训练得到的机器人协同策略使智能体在决策时，既能考虑目前的状态价值函数，又能考虑到长期的情节回报，从而实现综合决策。本发明在实际场景中仅通过少量训练数据实现快速策略训练，以有效应对动态开放场景下的合作任务。
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公开(公告)号：CN116352700A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310049748.X
申请日：2023-02-01
Applicant: 南京大学
IPC: B25J9/16 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开一种基于随机网络预测误差的专家数据扩增方法和装置，通过在机械臂专家数据上使用随机网络蒸馏方法训练预测网络，能够使用预测网络的预测误差判别与机械臂专家数据相似的数据，机械臂在目标任务的场景下进行一系列操作采样得到数据，根据预测误差筛选采样数据中与机械臂专家数据相似的部分，然后将筛选得到的数据对原始机械臂专家数据集进行扩增。本发明能在不与机械臂专家交互的条件下，通过机械臂在目标任务的场景下与环境交互采样数据并利用预测误差筛选与专家数据接近的数据，对原始机械臂专家数据集进行扩增，从而提升使用行为克隆训练的机械臂的策略的性能。
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公开(公告)号：CN115937939A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211561797.3
申请日：2022-12-07
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种利用同态加密技术的具有隐私保护的人脸识别方法，通过构建明文和密文混合的网络结构来处理部分加密的图像信息，从而大大降低运算开销。同时提出了跨分支连接通道和通道整合层将明文分支的信息传入密文分支，利用知识蒸馏技术让混合加密模型学习性能较好的“Teacher”网络的特征表示，从而保证在加密下性能损失尽可能低。用户可根据需要上传部分加密的图像，将待预测内容上传给机器学习即服务的提供者，而机器学习即服务器的提供者也可以利用本发明中的混合加密模型高效、精确地将预测结果返回给用户。
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公开(公告)号：CN110222667B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910519984.7
申请日：2019-06-17
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于计算机视觉的开放道路交通参与者数据采集方法，包括对道路上行人及车辆的行动数据进行采集，获取到包含有交通行为的视频；用目标检测网络得到交通参与者检测的数据；提取图像中所有的特征点，并除去检测到的交通参与者上的特征点；基于检测到的特征点，对视频和检测结果进行增稳处理；用目标追踪算法得到每个交通参与者的轨迹；用视频第一帧中标志性地标的世界坐标和对应的像素坐标，计算从世界坐标系到像素坐标系的变换矩阵；并计算得到交通参与者轨迹数据中每个轨迹点的世界坐标系下的坐标；对于每一条轨迹，估计得到每个轨迹点的速度并对轨迹滤波；将道路情况以图像的形式绘制出来；提取出每个交通参与者的特征描述。
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公开(公告)号：CN115293281A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210990653.3
申请日：2022-08-18
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于不完备信息的智能化设备在线集成学习与决策方法，使智能化设备能够充分利用不完备信息进行在线学习与决策任务，智能化设备由多个基设备及一个集成设备组成，首先设计多种基设备以探索环境，使用集成设备来结合各基设备的预测决策结果，从而实现对环境不完备信息的有效利用。对于基设备的设计，使用一种自适应于环境累积噪声的决策方法以有效利用不完备的环境观测，采用随机优化领域的梯度估计技术以应对不完备决策评估结果，并提出包括并行和串行两类不同的在线集成方法，以有效应对由于环境变化所带来的信息不完备。与现有智能化设备相比，本发明能够更充分地利用不完备信息以完成复杂场景下的在线学习与决策任务。
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